인프런 커뮤니티 질문&답변

안녕하세요!
회귀 모형 결과에 대한 분석에서 각 변수의 영향력이나 통계적 유의성을 이야기할 때, T값이 클수록 회귀계수가 유의하다고 판단합니다. 그리고 T값이 크면 T값에 대한 p-value가 작습니다.
따라서 변수는 T값이 클수록, p-value가 작을수록 통계적으로 유의미하다고 볼 수 있습니다.

Fertility 변동성을 설명하는 가장 유의한 설명변수는 Education이다. 라는 보기는 올바른 내용입니다.
결과를 봤을 때 T값이 가장 큰 것이 맞습니다. (T값의 비교는 절댓값으로 하게됩니다.)

보기 3번설명에서는 T값에 대한 p-value로 이야기를 해서 작은이라는 표현이 사용된 것입니다.
"Fertility 변동성을 설명하는 가장 유의한 설명변수는 t value에 대한 p-value가 가장 작은 Education이다"

또는 "Fertility 변동성을 설명하는 가장 유의한 설명변수는 t value가 가장 큰(절댓값 기준) Education이다" 라고 하여도 올바른 표현이 됩니다.

이해에 도움이 되셨기를 바랍니다.
감사합니다!

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. wjstndlr970913님.

회귀 모형 분석에서 T값은 회귀계수가 유의한지를 판단하는 중요한 지표로 사용됩니다. 일반적으로 T값이 클수록 해당 회귀계수는 통계적으로 더 유의하다는 것을 의미합니다. 이는 p-value가 작아짐을 의미하며, 귀무가설을 기각할 수 있는 가능성이 높아짐을 뜻합니다.

작성해주신 질문을 보면, 강의자료와 문제 풀이 사이에 혼동이 있으셨던 것 같습니다. 문제의 3번 선지에서는 “T값이 가장 작은 것이 유의한 변수로 선정된다”고 되어 있던 것 같습니다. 이 표현이 혼란을 일으킨 원인이 아닐까 생각됩니다.

정확한 개념으로는:
- T값이 클수록: 해당 회귀계수가 유의하다고 판단되며, 이는 유의한 변수가 됩니다.
- T값이 작을수록: 회귀계수가 유의하지 않다고 판단되기 쉽습니다.

따라서 문제에서 올바른 답은 T값이 가장 큰 변수가 유의하다는 것이 맞습니다. 문제에서 제시된 선지가 잘못되었거나, 강의 내의 설명을 다시 확인해보셔야 할 것 같습니다.

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